Yayın1

DEMİR ÇELİK ENDÜSTRİSİNE YÖNELİK ETKİNLİK ANALİZİ VE
ETKİNSİZLİĞİN KAYNAKLARI: DEA VE TOBİT MODEL
UYGULAMASI
Oğuz KARA*
Üzeyir AYDIN**
Özet
Demir çelik endüstrisi, teknoloji ve sermaye yoğunluğu yüksek, kalifiye işgücü gereksinimi olan
bir sanayi dalıdır. Çoğu kullanıcı sektör açısından, tedarik zincirinin başlarında yer alan ürünler
ürettikleri için, demir çelik, sanayileşme açısından önemli bir endüstridir. Türk demir çelik
endüstrisi, 2010 yılı itibariyle dünyanın onuncu, Avrupa’nın ise ikinci en büyük çelik üreticisi
konumuna ulaşmıştır.
Bu çalışmada, Türkiye’de faaliyet gösteren seçilmiş demir çelik üreticileri örnekleminden
hareketle endüstrinin etkinlik düzeyi, Veri Zarflama (DEA) ve Malmquist Toplam Faktör
Verimliliği (TFV) endeksi kullanarak hesaplanmıştır. Elde edilen etkinlik sonuçlarına göre, söz
konusu endüstride ölçeğe göre artan getiri (TFV endüstri ortalaması 1.010) olduğu görülmüştür.
Teknik etkinlik düzeylerinden hareketle etkinsizliğin kaynakları Tobit model ile analiz edilmiştir.
Buna göre, Özel Sektör Kredilerinin GSYİH’ya Oranı, Sanayi Sektörü Büyüme Hızı ve Yatırım
Teşvik Sayııs, etkinsizliğin kaynaklarını açıklamada belirleyici olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Anahtar Kelimeler: Demir Çelik Endüstrisi, Etkinlik, Veri Zarflama Analizi, Toplam Faktör
verimliliği, Tobit
Jel Kodları: D24, L16, L60, L61
EFFICIENCY ANALYSIS TOWARDS IRON-STEEL INDUSTRY AND THE SOURCES OF
INEFFICIENCY: APLICATION OF DEA AND TOBİT MODEL
Abstract
The industry of iron and steel is an industrial branch which has high density of technology and
capital and in need of qualified manpower. Iron and steel industry represents an importance for
industrializm because of their productions which stand at the top of the supply chain for most user
sectors. Turkish iron and steel industry, in year 2010, has reached the tenth of the world and
second of the Europe’s biggest steel manufacturer positions.
In this study, with the inspection of choosen iron and steel manufacturers which are operating in
Turkey, the level of efficiency is calculated with Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist
Total Factor Efficiency (TFV) index. According to the efficiency scores, there is a growing return
to the scale (TFV industry mean is 1.010). With the consideration of technical efficiency, analyse
*
Yard.Doç.Dr., Düzce Üniversitesi, İşletme Fakültesi, [email protected]
Arş.Grv.Dr., Dokuz Eylül Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler
[email protected]
**
Fakültesi,
1 of the sources of inefficiency with the Tobit model shows that the ratio of private sector credits to
the GDP, growth rate of industrial sector and the number of investment encouragements are
decisive at defining the sources of the inefficiency has been reached as a result.
Key Words: Iron-Steel Industry, Efficiency, Data Envelopment Analysis (DEA), Total Factor
Efficiency, Tobit
Jel Codes: D24, L16, L60, L61
1. Giriş
Demir çelik endüstrisi teknoloji ve sermaye yoğun, kalifiye işgücü gereksinimi
yüksek olan bir ağır sanayi dalıdır. Endüstrinin çıktıları birçok kullanıcı sektöre
girdi sağladığından ileri bağlantı katsayısı yüksek önemli bir endüstridir. Demir
cevherinin veya hurdanın entegre tesislerde veya elektrik ark ocaklarında
eritilmesi ile üretilen çelik ürünlerinin, çok çeşitli türleri bulunmakla birlikte,
yassı ve uzun olmak üzere iki ana gruba ayrılır.
Ağır sanayi kollarından en önemlisi olan demir çelik endüstrisi inşaat, altyapı,
otomotiv, beyaz eşya ve makine sanayi gibi pek çok ana endüstriye hammadde
sağlamaktadır. Bu nedenle bir ülkenin kalkınması, güçlü bir demir çelik
endüstrisine ve demir çelik tüketimine sahip olmasıyla doğrudan ilişkilidir.
Ülkemizde modern anlamda demir çelik üretimine yönelik girişimler,
Cumhuriyetin kuruluşundan sonra başlamış ve Türkiye’de demir çelik üretimi, ilk
olarak 1928 yılında savunma sanayinin çelik ihtiyacını karşılamak amacıyla
Kırıkkale’de Makine Kimya Endüstrisinde (MKE) başlamıştır. Ardından entegre
bir tesis olan Karabük Demir Çelik Fabrikaları 1939 yılında faaliyete geçmiştir.
Özel sektörde ise, ilk ark ocaklı tesis olan METAŞ, 1960 yılında üretime
başlamıştır. Yassı ürüne yönelik ilk tesis olan ERDEMİR, 1965 yılında Ereğli’de
üretime geçmiştir. Daha sonra, yurt içi demir çelik talebindeki gelişmeye cevap
vermek üzere kurulan İskenderun Demir Çelik Fabrikaları 1975 yılında üretime
başlamıştır. Türk Demir Çelik Endüstrisi, 1980 yılında 4,2 milyon ton ham çelik
üretim kapasitesine ulaşmıştır. 80’li yılların ikinci yarısında yeni ark ocaklı
tesislerin üretime geçmesiyle birlikte, özel kesim, Türk demir çelik sanayine
ağırlığını koymuştur (Koca, 2008: 78). 1995 yılında Avrupa Kömür ve Çelik
Topluluğu (AKÇT) ile imzalanan Serbest Ticaret Anlaşması sonucunda, gümrük
vergilerinin karşılıklı olarak kaldırılması, Türkiye ile AB arasındaki çelik
ticaretinin gelişmesine katkıda bulunmuştur (DTM, 2008: 17).
2 Demir çelik sanayinde hammadde ve malzemeler, toplam maliyetin yaklaşık
yüzde 70-80’ini oluşturmaktadır. Türk demir çelik sanayinde faaliyet gösteren
entegre tesislerin temel girdileri olan demir cevheri ve kok kömürü ile ark ocaklı
tesislerin en önemli maliyet kalemi olan hurda da büyük oranda dışa bağımlılık
devam etmektedir
Türkiye’de demir çelik tesisleri Karadeniz Bölgesinde Karabük ve Ereğli
civarında, Marmara Bölgesinde Gebze ve İstanbul’da, Ege Bölgesinde Aliağa’da
ve Akdeniz Bölgesinde İskenderun civarında yoğunlaşmıştır. Türkiye’deki üç
entegre tesisin toplam ham çelik üretim kapasitesi, 2007 yılı itibarıyla 6,6 milyon
tondur. ERDEMİR, 3,3 milyon tonluk ham çelik üretim kapasitesini kullanarak ve
yurt dışından slab ithal ederek yassı çelik üretmektedir (Sekizinci Beş Yıllık
Kalkınma Planı, DÇE Özel İhtisas Raporu, 2000). 2002 yılının başında
ERDEMİR’e devir yolu ile özelleştirilmiş bulunan İSDEMİR yassı ürün üretimine
başlamış, az da olsa uzun ürün (filmaşin) üretimine devam etmektedir. İsdemir,
ayrıca, ERDEMİR’in slab açığının önemli bir bölümünü karşılamaktadır. Diğer
taraftan, 1995 yılında çalışanlarına ve yöre halkına satılarak özelleştirilen
KARDEMİR 1,1 milyon ham çelik üretim kapasitesi ile uzun ürün üretmektedir.
Diğer taraftan, Türkiye genelinde, 270 adet olarak tespit edilebilen bağımsız
haddehanelerin büyük çoğunluğu inşaat demiri üretimine yönelik faaliyet
göstermektedir (Dokuzuncu Kalkınma Planı, 2007).
Türkiye’de ve dünyada yaşanan ekonomik krizlerin de etkisi ile, 1980-2008
döneminde sektöre yoğun bir şekilde giriş-çıkış ve birleşmeler gözlenmiştir. 2010
yılı itibariyle Türkiye demir çelik sektöründe yer alan firmalar şunlardır: Asil
Çelik, ÇEBİTAŞ, ÇEMTAŞ, Çolakoğlu, Diler, Ege Çelik (Çukurova), Ekinciler,
ERDEMİR, Erege Metal, HABAS, İÇDAS, İSDEMİR, İzmir Demir Çelik,
Kaptan Demir Çelik, KARDEMİR, KROMAN, MKEK, Nursan Demir Çelik,
Sivas Demir Çelik, Yazıcı Demir Çelik, Yesilyurt (DÇÜD, www.dcud.org.
Erişim: Temmuz 2009).
2002 yılında 985,6 milyon ton olan dünya toplam demir cevheri üretimi, son 5
yılda yüzde 70 oranında artarak 2007 yılında 1632,5 milyon tona ulaşmıştır. 20002008 döneminde ham çelik üretimini 3 kattan fazla artıran Çin’in, dünya ham
çelik üretimi içerisindeki payı % 15 seviyesinden % 36’ya çıkmıştır. 2000-2008
yılları arasında, Türkiye’nin ham çelik üretimi % 87 oranında artışla, 14,3 milyon
tondan, 26,8 milyon tona yükselmiştir (DEÇÜD, 2009, www.dcud.org.tr, Erişim
tarihi, Temmuz 2009). Dünya genelinde, Çin’den sonra en büyük büyüme
3 performansını elde eden Türk çelik endüstrisi, Türkiye ekonomisinin iki katı
civarında daha iyi bir performans sergilemiştir.
2008 yılının üçüncü çeyreğinde dünyada yaşanmaya başlayan krizle birlikte demir
çelik üretim düşüşünün yanında birçok demir çelik ürününün satış fiyatı yaklaşık
olarak üçte iki oranında gerilemiştir. Temmuz 2008 tarihinde 1500 $ seviyelerinde
olan demir çelik ürün fiyatları, dünyada yaşanan krizin ülkemizi etkilemeye
başlamasıyla birlikte Kasım 2008 tarihinde 400 $ seviyelerine gerilemiştir. 2010
yılı, dünya çelik piyasasının 2008 ve 2009 yıllarında yaşadığı dramatik çöküşün
etkilerinden kurtulmaya çalıştığı ve sektörün nispeten toparlandığı bir yıl olarak
geçmiştir.
2009 yılında dünya ham çelik üretimi 1.220 milyon ton olarak gerçekleşti. Çin
hariç tutulduğunda dünya ham çelik üretimi %21 oranında düşüş gösterirken,
Çin’deki %13,5’lik artış sayesinde dünya ham çelik üretimindeki gerileme %8
olarak gerçekleşti. Türkiye ham çelik üretiminin bir önceki yıla kıyasla % 5,6
azalarak 25,3 milyon ton seviyesine gerilemesine rağmen Ülkemiz bu üretimiyle
İtalya’yı geride bırakarak dünyada 10. sırada yer almaktadır.
Sekil 1: Dünya Çelik Üretimi (Milyon Ton)
Kaynak:http://www.worldsteel.org/media-centre/press-releases/2012/2011-world-crude-steelproduction.html (Erişim 23.01.2012)
4 Dünya Çelik Birliği (World Steel Association) verilerine göre 2010 yılında dünya
çelik üretim kapasitesi 2,0 milyar tona ulaşırken, çelik üretimi bir önceki yıla göre
%15 artış göstererek 1,41 milyar ton olmuştur.
Tablo 1: Dünya Çelik Üreticileri: İlk 10 Ülke (Milyon Ton)
Sıralama
Ülke
2011
2010
1
ÇİN
695.5
638.7
2
JAPONYA
107.6
109.6
3
ABD
86.2
80.5
4
HİNDİSTAN
72.2
68.3
5
RUSYA
68.7
66.9
6
GÜNEY KORE
68.5
58.9
7
ALMANYA
44.3
43.8
8
UKRAYNA
35.3
33.4
9
BİREZİLYA
35.2
32.9
10
TÜRKİYE
34.1
29.1
% Değişim
8.9
-1.8
7.1
5.7
2.7
16.2
1
5.7
6.8
17
Kaynak:
http://www.worldsteel.org/media-centre/press-releases/2012/2011-world-crude-steelproduction.html (Erişim 23.01.2012)
2010 yılında dünya ham çelik üretiminde en büyük pay geçen yıla göre %11,6
artış gösteren Asya’nın olmuş, Avrupa kıtası da ikinci sırada yer almıştır.
Dünyada çelik fiyatları ve talebinde birçok dalgalanmanın yaşandığı 2011 yılında
ülkemiz, 34.1 milyon ton ham çelik üretimi ile bir önceki yıla göre %17 üretim
artışı gerçekleştirerek dünya sıralamasında 10. konumunu korumuştur.
2. Yöntem
Çalışmanın analiz boyutu iki aşamayı içermektedir. İlk olarak, Veri Zarflama
Analizi (DEA) ve Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV) endeksinden
hareketle endüstrinin ve firmaların etkinlik düzeyleri hesaplanmıştır. Analizin
ikinci aşamasında ise birinci aşamada elde edilen Teknik Etkinlik (TE) düzeyleri
bağımlı değişken olarak alınarak etkinliğin/etkinsizliğin belirleyicileri Tobit
model yardımıyla ortaya koyulmuştur. Çalışmanın her bir aşamasında kullanılan
yöntemler kısaca şu şekilde ifade edilebilir.
Çalışma yönteminin ilk aşaması, etkinlik düzeyinin hesaplanmasını içermektedir.
Etkinlik analizlerine yönelik olarak Charnes, Cooper ve Rhodes (1978), etkin sınır
5 içinde kalan etkin olmayan noktaların merkeze olan radyal uzaklıklarını
belirleyen, matematiksel programlama tabanlı, parametrik olmayan bir
çözümleme geliştirmişlerdir. DEA adını verdikleri bu yaklaşım sayesinde birden
çok ve farklı ölçü birimlerine sahip girdi ve çıktıların etkinlik karşılaştırması
yapmayı zorlaştırdığı durumlarda, karar verme birimlerinin (KVB) göreli
performansını Farrell’in yaklaşımı çerçevesinde ölçmek mümkün hale gelmiştir.
DEA, doğrudan bir sınıra bağlı olarak etkinlik veya etkinsizlik düzeyinin
ölçülmesini sağlamaktadır. DEA merkezi eğilimlerden ziyade uç verileri de
kapsayan ve üretim teknolojisi üzerine herhangi bir sınırlama koymaksızın en iyi
üretim sınırını (üretim eğrisini) oluşturmayı hedefleyen bir metodolojidir. Diğer
bir ifadeyle, veri merkezine en iyi uyumu sağlayacak regresyon düzlemi yerine,
gözlemlenen uç verileri kavrayacak doğrusal kısmi bir yüzeyin oluşturulmasını
içermektedir (Arnade, 1994). Her bir KVB etkinlik düzeyi, oluşturulan bu yüzeye
göre belirlenmektedir.
DEA’nin ilk sekli, bu modeli geliştiren Charnes, Cooper ve Rhodes’un adlarının
bas harfleriyle anılan “CCR modeli” olarak bilinmektedir. Daha sonra geliştiren
tüm modeller temelde CCR modeline dayanmaktadır. CCR modeli ve
varsayımları söyle belirtilebilir: CCR modeli, n KVB’nin, m adet farklı girdi
kullanarak s adet farklı çıktı üretme sürecini ele almaktadır. Maksimize edilecek
çıktı/girdi oranının matematiksel ifadesi aşağıdaki gibidir (Jahanson GR ve
diğ.,2005: 343).
∑
∑
Bu ifade x
0 parametresi j karar birimi tarafından kullanılan i girdi miktarını,
y
0 parametresi de j karar birimi tarafından kullanılan r çıktı miktarını
göstermektedir. Bu karar birimi için değişkenler k karar biriminin i girdi ve r
çıktıları için vereceği ağırlıklardır. Bu ağırlıklar sırasıyla
ve
olarak
gösterilmiştir.
Aşağıdaki ifade ise, k karar biriminin ağırlıklarını diğer karar birimleri de
kullandığı zaman etkinliklerinin %100’ü aşmamasını sağlayan kısıttır.
∑
∑
;
, ,……, .
6 Kullanılacak girdi ve çıktı ağırlıklarının negatif olmamasını sağlayan kısıt da
aşağıda verilmiştir.
;
;
, ……., .
, ……., .
Bu eşitsizlikler setinin doğrusal programlama modeline dönüştürülüp çözüme
ulaşmak için maksimizasyon formundaki amaç fonksiyonunun paydasının 1’e
eşitlenip bir kısıt haline getirilmesi yeterlidir. ”Charnes-Cooper dönüşümü” olarak
bilinen bu dönüşüm sonucu oluşan medel şu şekildedir.
;
;
;
…..,
, ……., .
, ……., .
Yukarıdaki model n adet karar birimi için her birinin kendi parametreleri ile
hazırlanıp n kere çözülmelidir. Özellikle etkin referans setlerinin belirlenmesinde
destek sağlayan dual model ise “zarflama problemi” adı ile anılmakta ve
aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir.
;
, ,…., .
7 ;
;
ω
, ,….,
.
, …….,
q
ω
Dual modeldeki değişkeni etkin referans setlerinin belirlemede kullanılmaktadır.
k karar biriminin primal modelde pozitif değerler verilen tüm
dual
değişkenlerin karşılık geldikleri karar birimleri etkindir. Bu etkin karar birimleri
tarafından oluşturulan sete karar birimi k’nın “referans seti” denilir. Eğer k etkin
ise o zaman referans setindeki tek karar birimi kendisi olacaktır ve dual değişken
’nin değeri 1’e eşit olacaktır. Etkin olmayan karar birimleri için ise referans
seti, etkinliğin yakalanabilmesi için yol gösterici olacaktır.
Etkinlik analizlerinde üretim sürecinin geçmişteki belli dönemlerini dikkate
alarak, faktörlerden bir kısmının veya tamamının verimliliğindeki (zaman
içindeki) değişmeler, TFV ölçme literatürden (Malmquist-CRS endeksinden)
yararlanılarak hesaplanabilir.
Malmquist verimlilik endeksi ile TFV’ni ölçebilmek için en az iki dönemin
olması gerekir. Her iki dönem için fark fonksiyonlarından çıkarılan sonuç,
maksimum ortalama çıktıdan olan sapmaları açıklamaktadır. Malmquist toplam
faktör verimliliği endeksi ( ) gerekli olan uzaklık fonksiyonlarını tahmin etmek
için en çok kullanılan yaklaşımıdır. Bu endeks, her bir veri noktasının ortak
teknolojiye göre nisbi uzaklık oranlarını hesaplayıp, iki veri noktası arasındaki
TFV’deki (onu oluşturan teknik ilerleme ve teknolojik değişme) değişmeyi
ölçmektedir ve aşağıdaki notasyonla ifade edilmektedir.
,
,
,
,
,
,
,
Bu endekste baz yıl t dönemiyle, bir sonraki yıl ise t+1 dönemiyle
notasyonu, (t+1) gözlemlerinden
gösterilmektedir. Bu denklemde
,
8 (t) dönemi teknolojisine olan uzaklığı temsil etmektedir. Bu denklem aşağıdaki
kalıpla gösterilebilir.
,
,
,
,
,
,
Yukarıdaki denklemde, köşeli parantezin dışında yer alan oransal kısım, (t) ve
(t+1) yılları arasındaki çıkı eksenli teknik ilerlemedeki değişmeyi ölçen kısmıdır.
Yani, etkinlik değişimi; Farrell’in (Farrell 1957) (t+1) dönemi için ele aldığı
teknik etkinlik oranı, (t) döneminde belirlenen teknik etkinlik oranına eşittir.
Köşeli parantez içinde yer alan kısım ise iki oranın geometrik ortalaması olup iki
dönem arasındaki teknolojide (xt+1 ve xt) meydana gelen değişmeyi açıklar.
M0’nın değerinin 1’den büyük olması, TFV’nin (t) döneminde (t+1) dönemine
arttığını; 1’den küçük olması da TFV’nin (t) döneminden (t+1) dönemine
azaldığını gösterir (Kök ve Deliktaş 2003: 241; Kara, 2011). TFV’ deki değişme
iki kısma ayrıldığında teknolojik değişme ve etkinlikteki değişme ayrı ayrı
gösterilebilir.
,
ğş
ğş
,
,
,
,
,
Malmquist verimlilik endeksinin ayrıştırılması TFV’deki teknik etkinlikteki (TE)
ilerlemenin ve teknolojik değişmenin (TD) katkılarını belirlememizi
sağlamaktadır. Burada, TE üretim sınırını yakalama etkisi (catch-up effect) olarak
ifade edilirken, TD üretim sınırı eğrisinin yer değiştirmesi (frontier-shift) olarak
ifade edilmektedir. TE ve TD, TFV'ndeki değişmenin ana unsurlarını
oluşturmaktadır. Diğer bir ifadeyle, TE ile TD'nin çarpımı TFV'ndeki değişmeyi
vermektedir.
Çalışmanın ikinci aşamasında ise etkinliğin/etkinsizliğin kaynakları belirlenmeye
çalışılmıştır. Bu amaçla ilk aşamada elde edilen TE düzeyleri Tobit modelde
bağımlı değişken olarak kullanılmıştır. Son yıllarda literatürde DEA ve Tobit
9 modeller sıklıkla birlikte (Ke-Chiun Chang ve diğerleri (2011); Kirjavainen, T. ve
Loikkanen, H.A. (1998); Jackson, P., M., ve Fethi, M. D. (2000); Susiluoto, I. Loikkanen H. (2001); Serdar Kılıçkaplan, Gaye Karpat (2004); António Afonso
ve Miguel St. Aubyn (2006); Luoma ve diğerleri (1998); Chilingerian (1995);
Hwang ve Oh, (2008)) kullanılmaktadır.
Probit modelinin bir uzantısı olan Tobit Model James Tobin tarafından
geliştirilmiştir. Bağımlı değişkene ait bilginin sadece bazı gözlemler için söz
konusu olduğu örneklem sansürlü örneklem olarak bilinir (Kılıçkapan S. Ve
Karpat G., 2004: 5; Aydın, 2010: 437). Tobit model aynı zamanda sansürlü yada
kesikli regresyon modeli olarak da adlandırılır (Gujarati, 1999: 573)
Bağımlı değişkenin değişim aralığının herhangi bir şekilde sınırlandırıldığı
regresyon modellerinde eğer belirli bir aralığın dışındaki gözlemler tamamen
kaybediliyorsa kesikli model, ancak en azından bağımsız değişkenler
gözlenebiliyorsa sansürlü model söz konusu olur (Üçdoğruk ve diğ., 2001: 14-17)
Tobit modelinde gözlenen bir kukla değişken,
0
0
1,
0
şeklindedir. Burada
gözlendiği,
0
gözlenebilen ,
0
(1)
(i = 1,…T) ‘dir ve
0 ise
’nin
’nin gözlenemediği varsayılmaktadır. Böylece
ise
0
0
(2)
şeklinde ifade edilebilir. Burada,
0,
,
açıklayıcı değişkenlerin bir
vektörü, β ise bilinmeyen parametreleri göstermektedir (Maddala, 1989: 283). ,
latent değişken ve ise DEA’dan elde edilen skorlardır
(2) nolu Tobit Modelinde
0 olduğunda
üzerine bazı gözlemler sıfır
değerini almaktadır.
modelinde negatif ya da sıfır değerini alan
için gözlemlerin modele katılması ile
gözlemleri ihmal edildiğinde,
hata terimi sıfır ortalamaya sahip olamaz. Bu nedenle , ortalaması sıfırdan
farklı bir truncated normal dağılıma sahiptir (Maddala, 1989; 283).
10 Veriler belirli bir limitin altında ya da üstünde sınırlandırıldığında örneklem
verilerine uygulanan dağılım sürekli ve süreksiz dağılımların bir karması olur.
Bağımlı değişken kesikli hale getirildiğinde belirli bir aralıktaki değerler tamamen
tek bir değere dönüştürülmüş olur (Kılıçkapan S. Ve Karpat G., 2004: 5;
Üçdoğruk ve diğ., 2001:14-17).
Tobit Modelinin tahmininde ise genellikle Maksimum Olabilirlik (MO) yöntemi
kullanılmaktadır.
1
2
exp
2
f t , standart normal dağılımın yoğunluk fonksiyonunu göstermekte ve
∞
standart normal dağılımın birikimli dağılım fonksiyonunu göstermetedir.
Tobit Modeli için olabilirlik fonksiyonu (L) ;
1
şeklinde yazılabilir. Olabilirlik fonksiyonu (L),
’ya göre maksimize
edildiğinde bu parametrelere ait maksimum olabilirlik (MO) tahminleri aşağıdaki
gibi elde edilir:
∏
∏
1
/
∞
1
2
/
/
(3)
/
11 (3) no’lu ifadede ilk çarpım, %100 etkin olan (
0) firmalara ait gözlemleri,
ikinci çarpım ise etkin olmayan (y > 0) firmalara ait gözlemleri göstermektedir
(Kılıçkapan S. Ve Karpat G., 2004: 7).
Tobit Modeller için hata terimlerinin normal dağıldığı ya da genel olarak
parametrik biçimi belli olan dağılım fonksiyonuna sahip olduğu bilindiğinde
maksimum olabilirlik ve diğer olabilirlik bazlı süreçler tutarlı ve asimptotik olarak
normal dağılımlı tahmin ediciler verir. Bununla birlikte, olabilirlik fonksiyonunun
varsayılan parametrik biçimi yanlış belirlendiğinde tahmin ediciler tutarsız olur.
3. Veri Seti
Demir çelik endüstrisini temsilen Ereğli Demir Çelik (ERDEMİR), Karabük
Demir Çelik (KARDEMİR), Asil Çelik (ASİL ÇELİK) ve İzmir Demir Çelik
(İZDEMİR) firmaları seçilmiştir1. Bu ölçümlerde girdi olarak firmaların toplam
işgücü sayısı ve toplam sermaye stoku, çıktı olarak da üretim düzeyi değişkenleri
kullanılmıştır. Sermaye stoku aralıksız envanter yöntemiyle hesaplanmıştır2.
Literatürde firma sayısı ile girdi-çıktı sayıları arasında genellikle n+1 > m+s
(n=KVB sayısı, m=girdi sayısı, s=çıktı sayısı) ilişkisi tercih edilir. Bazı
çalışmalarda bu kısıt n ≥ 2(m+s), bazılarında ise n/3 > (m+s) şeklindedir (Jenkıns
L. ve Anderson M., 2003; 54).
Endüstriye ilişkin ölçümlerde kullanılan değişkenler Özelleştirme İdaresi
Başkanlığından (ÖİB), firmaların faaliyet raporlarından ve firmaların bağımsız
denetimden geçmiş bilanço, gelir tablosu gibi mali raporlarından hareketle elde
edilmiştir. Analizlerde kullanılan veriler 2000-2009 dönemini kapsamaktadır.
Sermaye stokunun hesaplanmasında kullanılan parasal büyüklükler, 1987 yılı
bazlı GSYİH deflatörü kullanılarak reelleştirilmiştir. Endüstri temelli tüm etkinlik
ve verimlilik hesaplamaları, DEA Solver Pro 4.1 bilgisyar programı yardımıyla
yapılmıştır.
1
Endüstride yer alan çok sayıda küçük ölçekli firma etkinlik üzerinde belirleyici olmaları
(saptırıcı) nedeniyle, bir kısmı da firmaların faaliyet raporlarına ulaşılamaması nedeniyle veri
setinde yer almamaktadır. Buna karşın söz konusu dört firmanın endüstri içindeki payı %70’in
üzerinde olduğundan örneklemin endüstriyi açıkladığı düşünülmektedir.
2
Sermaye stokunun tahmininde aşınma paylarınıda dikkate alan bu yöntem, geçmiş dönemlere ait
yatırım haracama verilerini kullanmakta ve bu günkü sermaye stokunun geçmiş dönemlerde
yapılan yatırımların birikimi olduğunu kabul etmektedir. Ayrıntılı bilgi için bakınız (Saygılı ve
diğ. 2005; Şimşek 2008; Kara 2009)
12 4. Uygulama Sonuçları
Demir Çelik Endüstrisine yönelik olarak 2000-2009 dönemi kaynak kullanım
etkinliğini ölçmeye yönelik olarak DEA analizinde çıktı eksenli ve ölçeğe göre
değişken getiri (O-GRS3), firmaların etkinliklerindeki değişmeleri takip etmek
amacıyla da Malmquist(O-GRS)
hesaplanan TFV sonuçları Tablo 2’de
gösterilmiştir.
3
TFV hesaplanmasında çıktı odaklı ölçeğe göre değişken getiri varsayımı benimsenmiştir.
Endüstride yer alan firmaların ölçekleri bir birinden farklı ise GRS(değişken getiri) daha etkin
sonuç vermektedir.
13 Tablo 2: Malmquist Toplam Faktör Verimliliği (TFV) Sonuçları
Malmquist Toplam Faktör Verimliliği Endeksi (TFV)
Karar
Birim.
00-01 01-02 02-03 03-04 04-05 05-06 06-07 07-08 08-09
Malmquist (TFV)
Ortalama
TE
Değişim
(Catch-up)
Teknolojik
Değişim
Ort.(Frontier)
ERDEMİR
1.061 1.030 0.934 1.090 0.992 1.004 1.003 1.005 1.008
1.0146
1.005
1.008
KARDEMİR 1.012 0.990 0.979 1.033 0.999 1.010 1.007 1.004 1.005
1.0048
0.999
1.005
ASİLCELİK 1.034 1.117 1.036 1.034 1.003 1.000 1.035 0.947 0.999
1.0233
1.010
1.012
İZDEMİR
1.017 0.962 0.969 0.986 1.002 1.034 0.970 1.059 0.980
0.9982
0.996
1.002
Ortalama
1.031 1.025 0.980 1.036 0.999 1.012 1.004 1.004 0.998
1.0102
1.003
1.007
Maksimum
1.061 1.117 1.036 1.090 1.003 1.034 1.035 1.059 1.008
1.0233
1.010
1.012
Minimum
1.012 0.962 0.934 0.986 0.992 1.000 0.970 0.947 0.980
0.9982
0.996
1.002
Stand. Hata
0.021 0.067 0.042 0.041 0.004 0.015 0.026 0.045 0.012
0.0110
0.006
0.004
2008
2009
Ortalama
Tablo 3: Malmquist Teknik Etkinlik (TE) Sonuçları
Teknik Etkinlik Düzeyleri (TE)
2004
2005
2006
2007
Karar Birimleri
2000
EREĞLİ D.Ç
0.7739
0.8100 0.7831
0.7820
0.7881 0.7846 0.7849
0.7733
0.8172
0.8298
0.7962
KARABÜK
0.9244
0.9330 0.8845
0.8711
0.8939 0.8944 0.8977
0.8889
0.9390
0.9497
0.9076
ASİL Ç.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
İZDEMİR
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Ortalama
0.9246
0.9155
0.9390
0.9449
0.9280
2001
2002
0.9357 0.9169
2003
0.9132
0.9205 0.9197 0.9206
14 Yukarıdaki tablodan elde edilen etkinlik skorlarına bağlı olarak endüstriye ilişkin TFV’nin ele
alınan dönemde ortalama 1,010 olduğu hesaplanmıştır. Buna göre endüstrinin tamamına
ilişkin ölçeğe göre artan getirilerin geçerli olduğunu söylemek mümkündür. Endüstride yer
alan her bir firmaya ilişkin TFV skorları inceliğinde ise;
ERDEMİR’in 2000-2009 döneminde TFV skoru ortalama 1.014 düzeyinde olup endüstri
ortalamasının üzerindedir. Firma, 2003 ve 2005 yılı hariç firma ölçeğe göre artan getiri ile
çalışmaktadır. Özellikle 2005 yılında bir önceki döneme oranla TFV ortalama % 8 düzeyinde
azalmıştır. Bu değişimin kaynağı incelendiğinde firmanın uygun ölçekte çalışmadığı (TE
katsayısı bu dönemde 0.991) görülmektedir. KARDEMİR’in 2000-2009 döneminde TFV
skoru ortalama 1.004 düzeyinde olup endüstri ortalamasının altındadır. Özellikle 2001 ve
2002 yıllarında etkinlik düzeyindeki değişmeniz azaldığı görülmektedir. Bu değişimde 2001
krizin etkileri olduğu ilgili firmanın faaliyet raporlarından da anlaşılmaktadır. ASİLÇELİK’in
2000-2009 döneminde TFV skoru ortalama 1.023 düzeyinde olup endüstri ortalamasının
üzerindedir. Özellikle 2001 yılında TFV düzeyi bir önceki yıla göre yaklaşık %11 düzeyinde
artmıştır. Buna karşılık 2007 ve 2008 yıllarında ise TFV değişim düzeyi ortalama % 9
düzeyinde azalmıştır. Dönem bir bütün olarak incelendiğinde endüstrideki diğer firmalara
nazaran uygun ölçek büyüklüğünü yakaladığı görülmektedir. İZDEMİR’in 2000-2009
döneminde TFV skoru ortalama 0.998 düzeyinde olup endüstri ortalamasının altındadır.
Özellikle 2008 küresel krizden sonra %7.5 oranında TFV düzeyi azalmıştır.
Tablo 2’de yer alan endüstrinin TE ve Teknolojik değişme düzeyleri incelendiğinde firmaların
genel olarak yeni teknoloji ile çalıştığı (endüstri ortalaması 1.007) yani teknolojik gelişmeleri
üretim sürecine yansıttıkları görülmektedir. Uygun ölçek büyüklüğünü ifade eden endüstri TE
katsayılarına bakıldığında ise İZDEMİR’in uygun ölçekte çalışmadığı görülmektedir. Endüstri
bir bütün olarak değerlendirildiğinde ilgili dönem itibariyle uygun ölçeğin gerçekleştiği
(endüstri ortalaması 1.003) görülmektedir.
Çalışmanın ikinci aşamasında demir çelik endüstrisinde etkinsizliğin kaynakları ortaya
konulmuştur. Analizde firmanın TE skorları bağımlı değişken olarak yer alırken bağımsız
değişken olarak endüstriye yönelik makro değişkenler (Sanayi sektörü büyüme hızı (SBH),
Özel sektör kredilerinin GSYH'a oranı (OSK), İmalat sanayi yatırım teşvik belge sayısı
(YTB) ve Sanayi katma değerinin GSYH'a oranı (SKD)) kullanılmıştır. Oluşturulan Tobit
model çalışmanın yönteminde de belirtildiği şekilde tanımlanmış ve elde edilen sonuçlar
ekonometrik ve istatiksel ölçütler çerçevesinde aşağıdaki şekilde rapor edilmiştir.
Tablo 4: Tobit Model Sonuçları (Etkinliği Belirleyen İçsel değişkenler)
Bağımlı değişken: Teknik Etkinlik Düzeyi (TE)
Bağımsız
Değişkenler
Katsayı
Std. Hata
t istatistiği
P>t
Olasılık
Sabit
SBH
OSK
YTB
0.78228
0.0580
13.48
0.000
0.6402
-0.00203
0.00013
0.00001
0.0004
0.0003
0.00006
-4.80
3.46
2.29
0.003
0.013
0.062
-0.0030
0.0003
-0.0001
SKD
0.00316
0.00152
2.07
0.084
-0.0005
Sigma
Log likelihood
0.00409
35.6598
0.00099
LR Chi2
18.25
0.00167
15 Yukarıdaki model sonuçlarına göre endüstride sanayi sektörü büyüme hızı katsayısının
negatif eğimli olduğu -0.00203 görülmektedir. Sanayi büyüme hızındaki bir birimlik artışın
TE düzeyi üzerinde olumsuz bir etki yaratma ihtimalini ifade etmektedir. Bunun nedeni ise
demir çelik sektöründe, ağırlıklı olarak ithal girdi kullanılmasıdır. Elektrik Ark Ocaklı (EAO)
kuruluşlarda hammadde olarak kullanılan hurdanın %70 civarındaki bölümü; Entegre
tesislerde ise, hammadde olarak kullanılan demir cevherinin % 60’ı, kömürün ise % 90
civarındaki bölümü ithal edilmektedir. Dolayısıyla sanayi büyüme hızının artışı ithalata olan
talebi arttırmakta bu da endüstrinin üretim maliyetlerini arttırmaktadır. Üretim
maliyetlerindeki artış referans üretim sınırını yakalamayı güçleştirmekte bu nedenle TE
katsayısını olumsuz yönde etkilemektedir.
Özel sektör kredilerinin GSYH'a oranın artması, imalat sanayi yatırım teşvik belge sayısının
artması ve Sanayi katma değerinin GSYH'a oranın artmasının teknik etkinlik düzeyleri
üzerinde pozitif bir etkide bulunacağı (katsayıların işaretleri pozitif olup sırasıyla 0.00013,
0.00001 ve 0.0031) model sonuçlarından görülmektedir. Söz konusu katsayıların işaretleri
iktisadi olarak beklentilere uygun olup, endüstriye yönelik katma değer yaratımının ve sektöre
ilişkin açılan kredilerin ölçek üzerinde ve teknik etkinlik düzeylerine etkili olması önem arz
etmektedir. Model sonuçlarına bağlı olarak ağır metal sanayine yönelik teşviklerin arttırılması
ve kapasite arttırıcı yatırımların, kredi ve sübvansiyonlarla desteklenmesi gerekliliği önem
kazanmaktadır.
5. Sonuç
Demir çelik endüstrisi, teknoloji ve sermaye yoğunluğu yüksek, kalifiye işgücü gereksinimi
olan bir sanayi dalıdır. Bunun yanı sıra endüstrinin çıktıları birçok sektöre girdi
sağladığından, yayılma etkisi yaratması açısından, ileri bağlantı katsayısı yüksek bir
endüstridir. Demir çelik endüstrisinde, ağırlıklı olarak ithal girdi kullanılmaktadır. Elektrik
Ark Ocaklı (EAO) kuruluşlarda hammadde olarak kullanılan hurdanın %70’i, entegre
tesislerde ise, hammadde olarak kullanılan demir cevherinin % 60’ı, kömürün ise % 90’ı ithal
edilmektedir. Bu durum Türk demir çelik endüstrisini dünya çelik fiyatlarından ve üretim
maliyetlerinde meydana gelecek şoklara karşı esnek hale getirmektedir.
Yukarıda tanımlanan modellerden elde edilen sonuçlara bağlı olarak endüstrinin geneli
açısından ölçeğe göre artan getirilerin geçerli olduğu görülmektedir. Endüstri dışsal koşullara
bağlı olmakla birlikte dinamik bir sektör olma özelliğini koruduğu (TE ve Teknolojik değişme
skorlarına bağlı olarak) görülmektedir. Tobit modelden elde edilen bulgulara bağlı olarak
endüstriye yönelik katma değer yaratımının, sektöre ilişkin açılan kredilerin ve yatırım
teşviklerinin endüstrinin verimliliği üzerinde pozitif bir etkiye neden olduğu sonucuna
ulaşılmıştır. Endüstrinin gelişmesinde ve verimliliğinin artmasında, temel girdi olan enerji
desteğinin sağlanması, hurda ve kömürde dışa bağımlılığın azaltılması, ihracat payının
arttırılması (yeni pazarların bulunması) ve yurt içinde özellikle inşaat sektöründe çelik
kullanımın arttırılması uygulanabilir politik argümanlar olarak önerilmektedir.
Kaynaklar
Aydın Üzeyir (2010), “Finans Endüstrisinde Karşılaştırmalı Organizasyonel Etkinlik: Türkiye
Örneği” DEU, Sosyal Bilimler Enstitisü, Yayımlanmamış Doktora Tezi, İzmir
16 Afonso, A. and St. Aubyn. (2006), “Relative Efficiency of Health Provision: a DEA
Approach with Non-discretionary Inputs”. ISEG-UTL,Department of Economics Working
Paper, No: 33/2006/DE/UECE.
Chilingerian, J.A., (1995), “Evaluating Physician Efficiency in Hospitals: A Multivariate
Analysis of Best Practices”, European Journal of Operational Research, 80 (3), pp. 548-574.
DÇÜD, Türk Demır Çelık Sektörü, www.dcud.org.tr, (12.07.2009)
Farrell, M.J. (1957) “The Measurement of Productive Efficiency”, Journal of Royal Statisticai
Society, Series A, General 120, Part 3: 253-281.
Gujarati, Damodar N. (1999). “Temel Ekonometri”. (Çev:Ü. Senesen ve G.G. Senesen),
Literatür Yayınları, 1.Baskı, Istanbul.
Hwang, D.S. & Oh, D., (2008), “Do Software Intellectual Property Rights Affect the
Performance of Firms? Case Study of South Korea”, In The Third International Conference
on Software Engineering Advances, Sliema, Malta, October 26-31
Jackson, P., M., Fethi, M. D. (2000), “Evalution the Technical Efficiency of Turkish
Commercial Banks: An Application of DEA and Tobit Analysis”, International DEA
Symposium, University of Queensland, Brisbane, Australia, 2-4 July.
Jenkıns, L ve M. Anderson (2003), “Stochastics and Statistics a Multivariate Statistical
Approach to Reducing the Number of Variables in Data Envelopment Analysis” European
Journal of Operational Research, Volume: 147, 2003, s.51-61.
Johanshahloo G.R., Hosseinzadeh F., Shoja N. ve Tohidi G. (2005), “Sensitivity and Stability
Analysis in Data Envelopment Analysis”, Journal of the Operational Research Society, 2005,
56, 342-345
Kara O.(2011), “Türkiye Petro-Kimya Endüstrisine Yönelik Etkinlik Analizi : DEA Ve Tobit
Model Uygulaması”, 12. Uluslararası Ekonometri Yöneylem Araştırması ve İstatistik
Sempozyumu (EYİ), 26-28 Mayıs 2011
Ke-Chiun Chang, Chang-Liang Lin1, Yu Cao ve Chia-Fu Lu (2011), “Evaluating branch
efficiency of a Taiwanese bank using data envelopment analysis with an undesirable factor”,
African Journal of Business Management, Vol. 5(8), pp. 3220-3228, 18 April, 2011
Kılıçkaplan S., Karpat G. (2004), “Türkiye Hayat Sigortası Sektöründe Etkinliğin
İncelenmesi” D.E.Ü, .İ.İ.B.F.Dergisi Cilt:19 Sayı:1, Yıl:2004
Kirjavainen, T. and Loikkanen, H.A. (1998), “Efficiency differences of Finnish senior
secondary schools: an application of DEA and Tobit analysis, Economics of Education
Review 17, 4, 377-394.
Koca, M. A., (2008). Türk Demir Çelik Sanayii İçin Strateji Önerileri: Bütünleşme ve Ortak
Girdi Temini, DPT Uzmanlık Tezi, Ankara
17 Kök, R., Deliktaş E., (2003). Endüstri İktisadında Verimlilik Ölçme ve Strateji Geliştirme
Teknikleri, Dokuz Eylül Üniversitesi Yayınları, ISBN 975-288-592-6, Yay No: 25-8/1, İzmir
Luoma, K., Jarvio, M., Suoniemi, I. & Hjerppe, R.T., (1998), “Financial incentives and
productive efficiency in Finnish health centres”, Health Economics, 5 (5), pp. 435-445.
Maddala, G. S. (1989), Introduction to Econometrics, Macmillan Publishing Company, New
York
Saygılı Ş., Cihan C. ve Yurtoğlu H. (2005), “Türkiye Ekonomisinde Sermaye Birikimi,
Verimlilik ve Büyüme: 1972-2003”, Devlet Planlama Teşkilatı, Ekonomik Modeller ve
Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü, Yayın No: 2286, Ankara
Susiluoto, I. - Loikkanen H. (2001), “The Economic Efficiency of Finnish Regions 19881999, an Application of the DEA Method”. Paper presented at the 41st Congress of the
European Regional Science Association, Zagreb, Croatia
Şimşek N., (2008), Türkiyenin Endüstri-içi Dış Ticaretinin Analizi, Beta yay., ISBN: 987975-295-870-8, İstanbul
T.C. Başbakanlık Devlet Planlama Teşkilatı, (2007). Dokuzuncu Kalkınma Planı, (20072013), Ankara
T.C. Başbakanlık Devlet Planlama Teşkilatı, (2000). Sekizinci Beş Yıllık Kalkınma Planı,
Demir-Çelik Sanayii Özel İhtisas Komisyonu, DPT: 2497 . ÖİK: 520, Ankara,
T.C. Dış Ticaret Müsteşarlığı İhracat Ggenel Müdürlüğü,(2008). Demir Çelik Sektör Raporu,
Ankara
Üçdoğruk, Şenay, Akın Fahamet ve Emeç Hamdi (2001), “Türkiye Hanehalkı Eğlence Kültür
Harcamalarında Tobit Modelin Kullanımı”, Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler
Fakültesi Dergisi, Cilt: 3, Sayı: 3.
18